Item type |
Symposium(1) |
公開日 |
2023-11-16 |
タイトル |
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タイトル |
BLEの時系列RSSIに基づく人流クラスタを使用した移動方向と人数の推定 |
タイトル |
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言語 |
en |
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タイトル |
Estimation of movement direction and number of people using human flow clusters based on BLE time-series RSSI |
言語 |
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言語 |
jpn |
キーワード |
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主題Scheme |
Other |
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主題 |
Bluetooth Low Energy(BLE),人流推定,IoT,スマートシティ,機械学習 |
資源タイプ |
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資源タイプ識別子 |
http://purl.org/coar/resource_type/c_5794 |
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資源タイプ |
conference paper |
著者所属 |
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奈良先端科学技術大学院大学 |
著者所属 |
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奈良先端科学技術大学院大学 |
著者所属 |
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奈良先端科学技術大学院大学/理化学研究所 |
著者所属 |
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奈良先端科学技術大学院大学/理化学研究所 |
著者所属 |
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奈良先端科学技術大学院大学/理化学研究所 |
著者名 |
後藤, 逸兵
上田, 健太郎
松田, 裕貴
諏訪, 博彦
安本, 慶一
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論文抄録 |
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内容記述タイプ |
Other |
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内容記述 |
都市計画や商業施設の最適化に際し,人流解析は不可欠である.現在,カメラベースの人流解析手法が広く採用されているが,これに伴う高いコストやプライバシーの問題が浮き彫りになっている.これらの問題を解決する新たなアプローチとして,BLE(Bluetooth Low Energy)を活用した手法が多数提案されている.しかし,多くの先行研究は空間の混雑度に重点を置いており,移動方向の分析は十分に行われていない.本研究では,移動方向を捉えるために2台の BLE センサを用いた移動方向(上向き,下向き)を考慮した通行量推定手法を提案する.提案手法では,2 台のセンサから得られる時系列データを基に,データ間の差分を作成しクラスタリングを行い,各クラスタに所属する BLE アドレス数を特徴量として通行量を推定する.本手法の有効性を評価するため,大阪府の御堂筋で実験を行い,5 分単位の通行量の評価を行なった.その結果,クラスタリングを用いた提案手法では,上向き・下向き・全体の通行量に対してそれぞれ平均絶対誤差 20.8,16.3,22.9 で推定できることを示した. |
書誌情報 |
ワークショップ2023 (CN Workshop 2023) 論文集
巻 2023,
p. 17-23,
発行日 2023-11-16
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出版者 |
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言語 |
ja |
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出版者 |
情報処理学会 |